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龍圖騰網恭喜南開大學申請的專利一種基于大規模網絡的數據分類方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114861753B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210306441.9，技術領域涉及：G06F18/24；該發明授權一種基于大規模網絡的數據分類方法和裝置是由張圣林;李東聞;孫永謙;鐘震宇;張玉志設計研發完成，并于2022-03-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于大規模網絡的數據分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于大規模網絡的數據分類方法和裝置，其中，該方法包括：獲取待檢測數據；其中，待檢測數據包括系統級指標和用戶級指標；對待檢測數據的多變量時間序列進行平滑和歸一化的數據預處理得到預處理數據；將預處理數據輸入通過離線聚類訓練好的一維卷積自動編碼器進行數據壓縮處理，并使用離線聚類得到的特征索引執行特征選擇，根據特征選擇的結果進行距離計算，以進行在線數據分類；基于在線數據分類，輸出待檢測數據的在線分類結果。本發明可以根據系統實例的正常模式對其進行精確且高效聚類并顯著減少異常檢測訓練開銷。

本發明授權一種基于大規模網絡的數據分類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于大規模網絡的數據分類方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取待檢測數據；其中，所述待檢測數據包括系統級指標和用戶級指標；對所述待檢測數據的多變量時間序列進行平滑和歸一化的數據預處理得到預處理數據；將所述預處理數據輸入通過離線聚類訓練好的一維卷積自動編碼器進行數據壓縮處理，并使用所述離線聚類得到的特征索引執行特征選擇，根據所述特征選擇的結果進行距離計算，以進行在線數據分類；基于所述在線數據分類，輸出所述待檢測數據的在線分類結果；所述特征選擇，包括：刪除非周期性特征、構建冗余特征矩陣和刪除冗余特征；所述刪除非周期性特征，包括：使用YIN提取周期性信息，刪除非周期性特征后得到保留的特征；其中，表示特征存在周期性，表示特征沒有周期性模式；所述構建冗余特征矩陣，包括：構建得到冗余特征矩陣，并使用歸一化互相關函數計算兩個特征之間是否存在冗余；其中，表示刪除非周期性特征后保留的特征數量，表示特征和特征之間存在冗余，特征和特征之間不存在冗余；所述刪除冗余特征，包括：定義一組未分配的特征，包含所有??’特征的索引，將預設的特征選擇規則從第一規則到第四規則順序迭代應用于，直到將所有特征分配給選擇特征集或刪除特征集，將中的所有選定特征拼接成為，做為所述聚類或所述分類的輸入。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南開大學，其通訊地址為：300071 天津市南開區衛津路94號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。